灵活运用SQL Server中的多维表

1. 什么是多维表?

多维表是一种特殊的数据库，用于分析大型数据集，特别适合于数据挖掘、商业智能等领域。它们与传统的关系数据库不同，可以看作是一个n维的立方体，其中每个维度代表一个属性。多维表通常被称为“立方体”（Cubes），因为它们包含三个或更多维度，可以看作是一个三维立方体的扩展。

1.1 多维表的优点

相比于传统的关系数据库，多维表有许多优点，例如：

快速查询：多维表允许使用聚合函数进行快速、高效的聚合查询，因此在进行数据分析时，速度更快。

易于理解和使用：多维表与关系数据库不同，其结构更加直观、易于理解，可以帮助分析师快速识别数据中的模式和趋势。

提高数据可视化：多维表可以帮助分析师更好地理解数据，以便更好地进行可视化。

1.2 多维表的结构

多维表的结构基本由维度、度量和数据组成：

维度：也称作维，是指数据集中的属性，通常表示为非重复项列表。比如：地理位置、时间、客户、产品等。

度量：也称作指标，是指按照不同的维度汇总后计算得到的聚合结果。比如：销售额、订单数、利润率等。

数据：是指实际数据或计算出的数据，按照不同的维度组合进行聚合。

2. 如何创建多维表?

在SQL Server中，可以使用SQL Server Analysis Services（SSAS）来创建多维表。下面是一个简单的例子，创建了一个包含三个维度和一个度量的多维表：

CREATE TABLE Sales (
  SaleDate date,
  CustomerName varchar(50),
  ProductName varchar(50),
  SalesAmount money
);
INSERT INTO Sales (SaleDate, CustomerName, ProductName, SalesAmount)
VALUES
  ('2021-01-01', 'Alice', 'Product A', 100),
  ('2021-01-01', 'Bob', 'Product B', 200),
  ('2021-01-02', 'Alice', 'Product A', 150),
  ('2021-01-02', 'Bob', 'Product C', 300),
  ('2021-01-03', 'Charlie', 'Product A', 120),
  ('2021-01-03', 'David', 'Product B', 180);
CREATE CUBE SalesCube
  (SaleDate, CustomerName, ProductName, SalesAmount);

在上面的例子中，我们首先创建了一个简单的Sales表，包含日期、客户、产品和销售额四个字段。然后，我们使用CREATE CUBE命令创建了一个名为SalesCube的多维表，其中包含了三个维度：SaleDate、CustomerName和ProductName，以及一个度量：SalesAmount。

3. 如何查询多维表?

在创建多维表之后，我们可以使用MDX（多维表达式）查询语言进行查询。MDX包括三个主要查询：SELECT、FROM和WHERE。下面是一个简单的例子，查询2021年的销售额：

SELECT
  [Measures].[SalesAmount] ON COLUMNS,
  [SaleDate].[Year].[2021] ON ROWS
FROM
  SalesCube;

在上面的例子中，我们使用SELECT查询指定要返回的结果（销售额），并使用FROM指定要查询的多维表（SalesCube）。然后，在WHERE子句中使用维度（SaleDate）和层级（Year）来指定查询的条件。

3.1 常用的MDX函数

以下是一些常用的MDX函数：

SUM:对指定的度量求和。

AVERAGE:对指定的度量求平均数。

MAX:对指定的度量求最大值。

MIN:对指定的度量求最小值。

COUNT:对指定的维度或度量求计数。

4. 总结

多维表是一种方便、高效的数据分析工具，它与传统的关系数据库不同，可以帮助分析师更好地理解和分析数据。本文介绍了多维表的结构、创建和查询方法，重点介绍了MDX查询语言和一些常用的MDX函数。希望可以帮助读者更好地理解多维表的概念和使用方法。